【摘 要】
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合成孔径雷达(SAR)在军事侦察领域的应用日益频繁,寻找高效实用的对合成孔径雷达的干扰方法是电子对抗领域研究的重点。为了对多种干扰样式及干扰样式在不同情况下所发挥的干
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合成孔径雷达(SAR)在军事侦察领域的应用日益频繁,寻找高效实用的对合成孔径雷达的干扰方法是电子对抗领域研究的重点。为了对多种干扰样式及干扰样式在不同情况下所发挥的干扰效果进行科学定量的评估,构建基于卷积神经网络的深度学习方法,编制高效准确的SAR图像训练数据集。训练好的神经网络具备了对SAR图像的目标识别能力进而用于干扰效果评估工作,可以获得接近人工判别的评估效率。提出了一种针对欺骗和压制的干扰效果评价公式,为不同干扰样式间的定量评估提供了可行办法。仿真验证结果表明,此结构的神经网络具备较好的SAR图像
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